영화진흥위원회(KOFIC)의 2017년 한국 영화산업 결산 보고서에 따르면 2012년 한국영화 수익률은 15.9%로 수익률이 흑자로 돌아선 이후 현재까지 흑자를 유지하고 있다. 하지만 제작비가 100억 원 이상 들어간 영화들이 흥행에 실패하는 등 개별 영화들의 수익률은 그렇지 않다. 영화의 수익은 크게 두 가지로 볼 수 있는데, 상영 중의 영화관 입장권 매출액과 IPTV(Internet Protocol Television) 및 디지털 케이블 TV의 매출액이다. 그 중 영화관 입장권 매출의 극대화를 위하여 제작사, 배급사는 수요를 예측하고 그에 따른 전략을 세울 수 있어야한다. 하지만 영화는 대표적인 경험재이기 때문에 흥행을 예측하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 영화진흥위원회에서 제공하는 객관적인 데이터를 이용하여 흥행 예측 모델을 선정하고 나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification)를 이용하여 흥행을 예측해보고자 하였다.